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World File Search System死亡率
SFY 2024年年死亡率报告
截至2024年1月5日，有16,852个人招收了弗吉尼亚州发育残疾（DD）家庭和社区服务（HCBS）豁免2。dbhds授权为成千上万的居民提供许多专业服务：社区生活，家庭和个人支持以及建立独立性。作为对弗吉尼亚联邦的承诺，DBHDS的知识和发育障碍（IDD）死亡率审查委员会（MRC或委员会）通过整合临床证据，数据驱动的决定和基于证据的基于基于数据的质量改进建议，为改善护理的体系做出了贡献。在死后90天内获得由DBHDS许可并被诊断为IDD的所有个人的死亡。
建模干旱对挪威云杉树木死亡率和碳储存的过去和将来的影响在德国
在历史条件下（1998 - 2020年），我们的模型再现了观察到的时间和空间死亡率模式。RCP2.6和RCP8.5气候场景下的未来模拟（2021 - 2070）显示了挪威云杉死亡率的周期性。即使干旱年道形模型又繁殖了过去的动态，但他们也不同意未来与干旱有关的死亡率事件的时机和幅度。包括DVM中的干旱死亡率，显示2070年地上生物量的大幅降低（例如，与没有干旱死亡率的基线模拟相比，RCP2.6中的 -18％（在所有模拟中平均）为-36％（平均值）。 根据模型，在2021年至2070年期间，德国各地的潜在收获的潜在收获减少可能会累积至3.1亿毫克C（RCP2.6）和4.47亿毫克C（RCP 8.5）。。-18％（在所有模拟中平均）为-36％（平均值）。根据模型，在2021年至2070年期间，德国各地的潜在收获的潜在收获减少可能会累积至3.1亿毫克C（RCP2.6）和4.47亿毫克C（RCP 8.5）。我们的研究强调了德国大规模未来挪威云杉森林死亡的严重风险。对此类死亡事件的幅度和时机的决定仍然高度不确定。然而，在预测建模研究中应考虑此类事件，因为它们可能对森林碳循环和收获产生基本影响。
2021-2023 年挪威成年人口 COVID-19 mRNA 疫苗接种与全因死亡率：一项基于人群的队列研究
简介：世界上大多数国家都经历了超额死亡率，这与 COVID-19 大规模疫苗接种运动的时间相吻合。这导致人们猜测疫苗对死亡风险的潜在长期影响。方法：这项研究是一项回顾性队列研究，包括 2021 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日期间居住在挪威的所有年龄 ≥ 18 岁的个人。从接种疫苗之日起，个人被分为未接种疫苗（未接种任何剂量）、部分接种疫苗（接种一剂或两剂）或完全接种疫苗（接种三剂或更多剂）。使用年龄分层泊松模型估计接种疫苗组之间的死亡（所有原因）发生率比，并根据性别、日历时间、居住县和风险组状态（养老院居民或患有严重 COVID-19 风险增加的既往疾病）进行调整。结果：研究纳入了 4 645 910 人（其中 49.8% 为女性），随访期间死亡人数为 132 963 人。在所有年龄组中，完全接种疫苗的人群中属于风险人群的比例高于未接种疫苗的人群，且未调整死亡率较低：18-44 岁人群中每 100 000 人年 (py) 死亡率为 51.5 vs 73.6，45-64 岁人群中每 100 000 人年死亡率为 295.1 vs 405.3，65 岁及以上人群中每 100 000 人年死亡率为 3620.2 vs 4783.8。同一年龄组的调整后死亡率 IRR 分别为 0.42（95% CI 0.38-0.47）、0.39（95% CI 0.37-0.41）和 0.42（95% CI 0.41-0.43）。接种疫苗组之间的死亡率差异在男性中较大，并在 2022 年达到峰值。结论：在挪威，2021-2023 年接种疫苗的个体全因死亡率较低。
国家围产期死亡率审查工具 - NPEU
这项工作于2014年3月提交给卫生部，此后，几项国家调查再次强调需要改进死亡事件的审查。2015年3月发布的莫克姆湾调查的柯克普报告强调，弗内斯综合医院对死产和新生儿死亡的护理和事件要么审查不充分，要么有时根本没有调查1。因此，人们并不总是能从围产期死亡事件中吸取教训。2013年，MBRRACE-UK 2015对足月、单胎、正常形成的产前死产的保密调查发现，对于60%的死亡病例来说，护理方面的改进可能会对结果产生影响，但只有证据表明对四分之一的死亡病例进行了护理审查[2]。
在埃塞俄比亚农村地区，使用集合机器学习算法预测新生儿死亡率
类失衡。不平衡的数据集可以使机器学习模型偏向多数级别，从而影响了他们准确预测少数类别的能力[24]。数据不平衡的问题通常与错误分类的问题有关，在这些问题中，与多数类相比，少数类别往往会被错误分类[25]。可以通过减小或过度采样来减少问题，从而产生类平衡的数据。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）是一种非常流行的过采样方法，旨在改善随机的过度采样[26]。根据Batista等人[25]，过度采样方法比未经少采样方法给出了更好的结果。当数据高度不平衡时，多数族裔和少数族裔之间的显着差异可以通过过度采样方法来处理。通过添加或删除数据集中的样本，可以解决不平衡的类分布问题[27]。
心血管疾病是与肥胖有关的发病率和死亡率的主要原因之一。 BMI提供了允许
心血管疾病是与肥胖有关的发病率和死亡率的主要原因之一。BMI提供了有用的信息，可以整体评估肥胖，而腰围（CC）和腰围 /高度指数（ICE）评估腹部肥胖作为心血管风险的预测指标。本研究旨在确定尼日利亚西南部理工学院学生的人体测量指数和心血管风险。一种简单的随机技术用于选择大约2000名准备就绪，愿意从尼日利亚西南理工学院选出的普通学生。使用预验证的结构化问卷来获取有关社会人口统计学特征的信息，同时评估人体测量特征以确定重量，身高，腰部和髋关节比率。体重指数用于对营养状况进行分类，而心血管风险根据世界卫生组织标准进行分类。The result of the body mass index of the respondents showed that 75 % of the respondents had normal weight (18.5-24.9 kg/m 2 ), 11 % are overweight (25.5-29.9 kg/m 2 ), 3 % had obesity grade 1 (30.5-34.9 kg/m 2 ), 3 % had obesity grade 2 (30.5-34.9 kg/m 2 ) and 6 % are underweight (below 18.5 kg/m 2）。心血管风险的结果表明，有70％的人正常，有15％的腹部肥胖症是心血管风险的指标。这项研究表明，大多数学生的体重指数良好，而肥胖1级和2级。此外，心血管危险因素指标指标有点高。需要为学生提供营养教育和倡导。
北部地区糖尿病患者的死亡率 Janice Barbieri Costa¹、Renan Rocha Diniz Virgínio²、João Victor de Matos Yamada³、Pris
摘要 糖尿病死亡率是全球公共卫生面临的一个挑战，因为它会引起并发症。目的：分析 2018 年至 2022 年北部地区糖尿病死亡率状况。方法：这是一项描述性生态学研究，采用时间序列数据，使用从 SUS 信息技术部 (DATASUS) 获得的二手数据，变量包括 2018 年至 2022 年时间范围内的发生年份、性别和年龄组，特别是在北部地区。据观察，在北部地区，2021 年（5,262 人）和 2022 年（4,951 人）之间占主导地位。在所分析的年龄组中，70 至 79 岁年龄组最为突出，病例数为 7,111 例，其次是 60 至 69 岁年龄组，病例数为 6,424 例，是该国北部地区因糖尿病死亡人数第二多的年龄组。因此，女性糖尿病死亡人数较高，为 13,146 人。因此，实施更有效的预防和管理策略以减少糖尿病死亡至关重要。投资健康教育项目和扩大预防保健服务覆盖面至关重要。关键词：糖尿病、流行病学、死亡率、公共卫生
高血压、血脂异常和 C 反应蛋白升高与心血管疾病和死亡率之间的关联：对美国老年人代表性队列的横断面和纵向分析
摘要 目的 高血压和血脂异常是心血管疾病 (CVD) 的已知危险因素，但它们本身往往不足以预测 CVD。炎症也会导致 CVD，但关于炎症、高血压和血脂异常与 CVD 风险同时发生的研究有限。了解炎症状态以及其他危险因素对于临床医生正确评估患者的 CVD 风险至关重要。方法 使用来自健康与退休研究的前瞻性数据，该研究是美国 50 岁以上成年人的代表性队列 (n=7895)。参与者平均年龄为 68.8 岁，54.9% 为女性。80.7% 为非西班牙裔白人，10.1% 为非西班牙裔黑人，9.2% 为西班牙裔。高血压、血脂异常和 C 反应蛋白 (CRP) 升高用于创建 CVD 风险评分：低（0-1 个因素）、中（2 个因素）或高（所有 3 个因素）。这些变量的测量和定义指南在方法部分有详细说明。加权逻辑回归模型估计了 (1) 中高危组与低危组的 CVD 患病率和发病率以及 (2) 调整协变量后的 4 年死亡率的 OR。结果横断面分析显示，高危参与者 (n=1706) 的 CVD 患病率明显高于低危参与者 (n=3107)（调整后的 OR 1.54，95% CI：（1.29 至 1.84））。中危（n=3082）参与者的 CVD 患病率更高，但这并不达到显著性。前瞻性研究显示，与低风险人群相比，中风险和高风险人群的 4 年 CVD 发病率显著升高（中风险校正 OR 1.57，95% CI（1.18 至 2.09）；高风险校正 OR 1.67，95% CI（1.19 至 2.36））。与低风险人群相比，高风险人群（OR 2.12，95% CI（1.60 至 2.8））的 4 年死亡率更高，而中风险人群的 4 年死亡率不显著升高。结论高血压、血脂异常和 CRP 升高同时发生与 CVD 患病率增加、CVD 发病率增加和
加速度计测量的 2 型糖尿病患者的体力活动和死亡率
研究表明，体力活动 (PA) 可降低糖尿病死亡率，但很大程度上基于不精确的自我报告数据，这可能会妨碍相关建议的制定。在此，我们对英国生物银行的 4003 名 2 型糖尿病 (T2D) 患者进行了一项前瞻性队列研究，中位随访期为 6.9 年。通过腕戴式加速度计在 7 天内测量 PA 的持续时间和强度。我们观察到，无论 PA 强度如何，较长持续时间的 PA 与全因死亡和癌症死亡风险呈 L 形关联，与心血管疾病死亡率呈负线性关联。18.8%、28.0% 和 31.1% 的死亡分别归因于最低水平的轻强度 PA、中等强度 PA 和高强度 PA。总的来说，我们的研究结果为临床指南提供了见解，这些指南应强调坚持更高强度和更长时间的 PA 对 2 型糖尿病患者的潜在价值。
引用发布版本（APA）：Chen，Y.，Zheng，Y。，＆Lip，G。Y. H.（2024）。利用机器学习以增强死亡率风险预测
尽管在研究心房颤动（AF）和改善治疗的病理生理学方面做出了重大努力，但AF仍然是最常见的心律失常。迄今为止，有限的研究已经评估了当代患者中全因死亡率的趋势。这些数据表明，AF患者的年龄标准化全因死亡率的增加（在1990年至2019年之间增加了2.0％）[1]，并且在2007年和2016年重新培养的AF患者的1年全因死亡率没有显着提高（2007年为2007年，2016年的7.8％为7.8％）[2] [2] [2]。这种趋势强调，AF患者死亡率的风险管理仍然是一个问题。随着计算技术的开发，机器学习（ML）越来越多地应用于与AF相关的领域。与传统的回归模型相比，ML模型具有处理大量变量的能力，即使这些变量之间存在固有的相关性[3]。此使ML模型能够识别一些非传统或以前未知的风险因素，并准确地评估其在预测外的相对重要性。然而，尽管对ML的兴趣日益增加，但对于AF患者的1年全因死亡率而言，缺乏量身定制的模型。在本版《波兰心脏期刊》中，Wang等人。[4]开发了一个风险评分系统，以预测AF患者的1年全因死亡率，Cramb评分，使用极端